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隨著信息時代的到來，各種數(shù)據(jù)成為了企業(yè)決策的重要依據(jù)。然而，對于數(shù)據(jù)的收集、分析、展示等，使用單一數(shù)據(jù)庫已經(jīng)難以滿足企業(yè)的需求。越來越多的企業(yè)開始使用多數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)，因此如何將多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來成為了一個值得探討的話題。
一、多數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)形式
讓我們來了解一下多數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)形式。企業(yè)通常會根據(jù)需求，在不同的應(yīng)用程序中使用不同的數(shù)據(jù)庫。例如，某些企業(yè)使用SQL Server和Access存儲數(shù)據(jù)，還有一些使用MySQL和MongoDB 等等。
所以，多數(shù)據(jù)庫的表現(xiàn)形式主要有以下四種：
1. 每種數(shù)據(jù)庫有單獨的圖表
這種表現(xiàn)形式是將 SQL Server 和Access 等不同類型的數(shù)據(jù)庫分別處理。這種方式下的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非常直觀，而且易于理解。當你需要讓不同的部門查看數(shù)據(jù)時，這種方式非常實用。
2. 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)匯總在一個圖表中
如果使用了多個類型的數(shù)據(jù)庫，則可能需要將來自多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)在一個圖表中匯總。這種方式的好處是，你可以一次性查看所有的數(shù)據(jù)。這比單獨查看每個圖表更加方便。同時，這種表現(xiàn)形式還非常適用于數(shù)據(jù)比較少的情況下。
3. 多種數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可交互全聚合
除了上述的兩種常見表現(xiàn)形式，還有一種多種數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可交互全聚合的表現(xiàn)形式，這種方式是通過 API 或 SDK 訪問多個數(shù)據(jù)庫（如 SQL Server、MongoDB、Oracle 等），將這些數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)匯集在一起并用一個統(tǒng)一的圖表表示。這種方式不僅可以匯集所有的數(shù)據(jù)，而且還可以更好地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢。
4. 多種數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分別展現(xiàn)
多種數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分別展現(xiàn)指的是將來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分別展現(xiàn)在不同的圖表上。這種表現(xiàn)形式的優(yōu)點是可以在不同的圖表上查看不同數(shù)值的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行更詳細的比較分析。
二、
的方法主要有以下三個方面：
1. 使用圖表庫
對于使用多種數(shù)據(jù)庫的企業(yè)來說，更好根據(jù)需求選擇一種適合的圖表庫。圖表庫可以使用 CSS 樣式和 JavaScript 創(chuàng)建可視化圖表，這可以避免復(fù)雜的圖表設(shè)計和編寫難度。通常，圖表庫中已經(jīng)有各種形狀的圖表的代碼，所以企業(yè)可以根據(jù)自己的需求進行選擇。
2. 采用開源工具
還有一種方法是使用開源工具，比如 R 語言和 Python 等。這種方式下，程序員需要編寫代碼來提取和合并數(shù)據(jù)，然后使用 R 或 Python 等語言中的可視化庫來顯示圖表。這種方式適用于那些需要多維數(shù)據(jù)分析的情況，而且對于有一定編程經(jīng)驗的企業(yè)來說非常實用。
3. 可視化分析工具
可視化分析工具也是一種非常好的選擇。類所有的分析工具一樣，用戶無需編寫代碼，可以直接使用預(yù)定義的模板和樣式來創(chuàng)建圖表。然而，與其他分析工具不同的是，可視化分析工具可以從多個數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。使用可視化分析工具的優(yōu)點是，不需要編寫代碼即可獲得所需的數(shù)據(jù)，特別適用于需要頻繁修改圖表實例的企業(yè)。
三、
如何展示多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，取決于企業(yè)自身的需求。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，我們可以選擇合適的方式，使用圖表庫、開源工具或可視化分析工具等來展示數(shù)據(jù)。同時，企業(yè)也應(yīng)該注意數(shù)據(jù)的安全性，避免因數(shù)據(jù)的存儲而對其安全性造成的威脅。通過精確的數(shù)據(jù)管理和信息分析，企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)來推動業(yè)務(wù)發(fā)展，提高企業(yè)競爭力。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 如何將數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)
如何將數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)
目前應(yīng)對這種情況更佳的解決方式巧拍是實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，一、數(shù)據(jù)可視化概念，數(shù)據(jù)可視化是通過將數(shù)據(jù)、文本等資料在一起，運用圖像的形式將信息展示出來，并運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)及專業(yè)工具來發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的規(guī)律。就是把哪些看起來抽象、不易理解的數(shù)據(jù)，通過一定的技術(shù)手段如數(shù)據(jù)可視化方式通過圖形表達。數(shù)據(jù)可視化以生動直觀、超強的視覺沖擊力的形式向人們揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。
二、基本流程，1、數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)可視化的之一步，也是基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集的分類方法有很多，從數(shù)據(jù)的來源來看主要有2種，即內(nèi)部數(shù)據(jù)采集和外部數(shù)據(jù)采集。內(nèi)部數(shù)據(jù)采集，通常數(shù)據(jù)來源于企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫。外部數(shù)據(jù)采集，指的是通過一些方法獲取來自企業(yè)外部的數(shù)據(jù)。獲取外部數(shù)據(jù)主要是為了獲取競品的數(shù)據(jù)和官方機構(gòu)官網(wǎng)公布的一些行業(yè)數(shù)據(jù)。2、數(shù)據(jù)處理和變換，數(shù)據(jù)處理和變換，帶閉是進行數(shù)據(jù)可視化的前提條件，主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘兩個過程。進行數(shù)據(jù)預(yù)處理的原因是，前期采集到的數(shù)據(jù)往往包含了噪聲和誤差，數(shù)據(jù)的質(zhì)量較低。數(shù)據(jù)挖掘則是因為數(shù)據(jù)的特征、模式往往隱藏在海量的數(shù)據(jù)中，需要進行更深一步蠢寬裂的數(shù)據(jù)挖掘才能獲取到。
1、確認需求
在數(shù)據(jù)可視化設(shè)計前，分析人員要先完成業(yè)務(wù)需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務(wù)，捕捉其中業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標、標簽，劃分出不同
優(yōu)先級
，為下一步取數(shù)做準備。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)
商業(yè)智能
BI
在確認需求的過程中，分析人員需要特別關(guān)注業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，按照數(shù)據(jù)詞典將
數(shù)據(jù)倉庫
中的指標、標簽進行確認，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行調(diào)研，更大程度提高數(shù)據(jù)可視化的準確性。
數(shù)據(jù)可視化是為了解決問題而制作出來的，所以實際制作分析的過程中必須緊貼企業(yè)
業(yè)務(wù)流程
，了解業(yè)務(wù)指標、屬于察物什么專業(yè)方向的內(nèi)容，更大程度地提升
數(shù)據(jù)分析
的準確性，提高圖表展現(xiàn)信息的質(zhì)量。
2、準備數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)可視化，千萬不能忘了數(shù)據(jù)。不管前期規(guī)劃再好，業(yè)務(wù)指標和需求之間的關(guān)系再貼合，沒有數(shù)據(jù)你什么也分析不了。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
分析人員在進行可視化分析前，應(yīng)該提前準備好任務(wù)所需的數(shù)據(jù)，做好分析前的準備工作。在這個階段，分析人員可以
聯(lián)合技術(shù)
人員，將后續(xù)數(shù)據(jù)可視化需要的指標、標簽、維度等數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中調(diào)取出來，準備進行數(shù)據(jù)分析。
在準備數(shù)據(jù)賀沒帶的過程中，分析人員可以對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進一步確認，和一線業(yè)務(wù)人員進行溝通協(xié)作，確認數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)之間相互貼合，數(shù)據(jù)也和業(yè)務(wù)變化一致。然后可以思考數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，將關(guān)鍵數(shù)據(jù)整理進行標記。如果沒有需要的數(shù)據(jù)就要及時尋找，看看對方是否能夠臨時填報、補錄數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)的源頭。
3、選擇圖表
圖表的選擇直接關(guān)系到可視化的呈現(xiàn)效果，一個合適的圖表能夠把數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系轉(zhuǎn)化為直觀的信息，相反錯誤的圖表可能會將需求對象引向錯誤的方向。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
數(shù)據(jù)可視化分析人員必須了解所有主流的圖表類型，知道每個圖表適合做哪些分析，能夠展現(xiàn)哪種類型的信息，舉個例子，
折線圖
、柱形圖等能夠輕易的展現(xiàn)事物的發(fā)展趨勢，但如果你把某段時間銷售數(shù)量變化趨勢呈現(xiàn)在餅圖上，那這個圖表就沒有任何意義了。
4、頁面布局
分析人員將一張完整的頁面分割成不同板塊、層次，保證數(shù)據(jù)能夠完全展現(xiàn)，同時設(shè)計人員還要注意劃分信息的重要程度，在整體
視覺設(shè)計
中，把核心的數(shù)據(jù)指標放在最重要的位置，占據(jù)較大的面積，其余的指標按優(yōu)先級依次在核心指標周圍展開。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
當然，在實際的可視化分析過程中，管理人員給到的數(shù)據(jù)需求一般都會比較多，要求在同一頁面上展現(xiàn)盡可能多的信息量。這時候設(shè)計人員就需要在滿足計較關(guān)鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)劃分為更多層次。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
5、數(shù)據(jù)可視化分析
在數(shù)據(jù)分析過程中，很多新手會有一個誤區(qū)，經(jīng)常會把各種各樣的可視化圖表裝滿幾個屏幕，認為這樣就可以把所有信息直觀地展示給用戶。實際上，用戶并不需要那么多內(nèi)容，相比復(fù)雜的信息展示，他們往往會更喜歡一目了然的內(nèi)容設(shè)計，一眼就能看到關(guān)鍵信息。
數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI
此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色更好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關(guān)鍵信息，禪蘆用清晰的邏輯去呈現(xiàn)變化，突出重點部分，使用戶產(chǎn)生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。
最后，回到數(shù)據(jù)分析本身，分析人員可以選擇為制作完成的可視化圖表附上自己從業(yè)務(wù)邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現(xiàn)的意義。
派可數(shù)據(jù) 商業(yè)智能BI可視化分析平臺
1.明確數(shù)據(jù)指標
首先，我們得先搞明白這些數(shù)據(jù)是怎么來的、干嘛的，如果連這個都不清楚就會很難展開接下來的討論或設(shè)計。數(shù)據(jù)是做好圖表設(shè)計的前提，毫無疑問，一連串的數(shù)字對于設(shè)計師來說是枯燥無味的，幸虧前期的數(shù)據(jù)收集工作已有人做好，但是作為設(shè)計師有必要要求他們給到你的是盡可能精準的數(shù)據(jù)，否則，會導(dǎo)致接下來的工作前功盡棄。因此，當初步接觸數(shù)據(jù)時更好能夠解決以下幾點：
理解數(shù)據(jù)及指標
分析數(shù)據(jù)
提煉關(guān)鍵信息
明確數(shù)據(jù)關(guān)系及主題
2.為誰設(shè)計，用戶想要什么信息
需要明確的是，同一組數(shù)據(jù)在不同用戶眼中所看到的信息是不一樣的，因為，角色、崗位的不同就造成了他們所關(guān)注的重點、立場不同，不同人所發(fā)現(xiàn)的信息、得出的結(jié)論也是不一樣的，所以，在圖表設(shè)計時面對不同的使用者所強調(diào)的信息及交互方式都是不一樣的。主要影響因素：
用戶群體是誰？有什么特點
從數(shù)據(jù)中需要提煉的信息是什么
通過圖表想要解決什么問題
關(guān)注的重點
3.明確設(shè)計目的與價值
實際上，圖表設(shè)計跟一個產(chǎn)品設(shè)計的思路是相似的，定義設(shè)計目標這個過程很容易被設(shè)計師忽略，設(shè)計目標不是一成不變的，但并不意味著一開始就沒有，前期缺少對設(shè)計目標的定義會導(dǎo)致設(shè)計師往往說不清楚為什么這樣設(shè)計，那么，接下來的設(shè)計工作就像個無頭蒼蠅一樣亂撞，沒有方向感。有的時候，設(shè)計方案被推翻，究其根源往往是由于對源思考不明確導(dǎo)致的，設(shè)計目標需要大家共同定義并達成一致的方向，否則，方向不對，努力白費。
定義設(shè)計目標的過程需要站在用戶的角度和數(shù)據(jù)的角度進行綜合分析從而進行構(gòu)建，一方面需要考慮用戶如何更簡單的分析、理解數(shù)據(jù)從而提高決策效率；一方面需要考慮數(shù)據(jù)本身如何更加精準、一目了然的傳達給用戶。
4.規(guī)劃設(shè)計方案，選擇合適的圖表類型
在工作中，一些同學(xué)在設(shè)計圖表時把大量的時間用在尋找圖表素材上，然而這種都是在表面上尋找解決辦法實際上本末倒置了，解決不了本質(zhì)問題。數(shù)據(jù)可視化設(shè)計不是單純的圖表樣式設(shè)計，雖然了解圖表也很重要，但是，僅僅將數(shù)據(jù)變成漂亮的圖表只是形式的改變而已，遠遠不夠的
當前期我們已經(jīng)清楚了用戶要做什么，有了明確的設(shè)計目標，那么，選擇圖表的過程就是信手拈來的事。在選擇圖表類型之前，自己心里已經(jīng)比較清楚了圖表大概的效果（如：呈現(xiàn)不同時間段的數(shù)據(jù)-用折線圖合適；呈現(xiàn)不同份額比例-用餅圖合適；某個階段的數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率-用散點圖合適），具體的圖表選擇大家可以參考 Andrew Abela 整理的圖表類型選擇指南圖示，有興趣的同學(xué)可以研究一下。
常見的圖表類型基本上以下六種涵蓋了絕大部分的山纖使用場景:
曲線圖 用來反映時間變化趨勢
柱狀圖 用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢
條形圖 用來反映項目之間的比較
餅圖 用來反映構(gòu)成，即部分占總體的比例
散點圖 用來反映相關(guān)性或分布關(guān)系
地圖 用來反映區(qū)域之間的分類比較
5.細化體驗
前面我們談?wù)摿撕芏鄨D表設(shè)計前期的事，接下來談一談需要注意的幾點細節(jié)，Dan Saffer 說過“更好的產(chǎn)品通常會做好兩件事情：功能和細節(jié)。功能能夠吸引用戶關(guān)注這個產(chǎn)品，而細節(jié)則能夠讓關(guān)注的用戶留下來”。畢竟細節(jié)設(shè)計成就卓越產(chǎn)品嘛
X坐標軸
考慮到不同屏幕或瀏覽器的適配問題，當X坐標軸標簽文字顯示過于擁擠時可將文字打斜放置，既保證了數(shù)據(jù)的正常閱讀也不影響圖表美觀。
當X坐標軸標簽為連續(xù)的年份時，不要墨守成規(guī)的寫成“2023、2023…”，可以用簡寫的式“2023、16、17…”，看起來會簡單、清晰很多。
數(shù)據(jù)分布規(guī)則
如果沒有制定明確的數(shù)據(jù)顯示規(guī)則，就會出現(xiàn)后端傳什么數(shù)據(jù)，前端就展示什么數(shù)據(jù)，導(dǎo)致圖表展示效果和可讀性都很差，如果要解決這個問題就需要定義規(guī)則。
這里數(shù)據(jù)的展示和時間有關(guān)，所以，我們需要考慮的是某個時間段內(nèi)展示多少個點才是合適的，而顯示一個點由多長時間的數(shù)據(jù)聚合（點聚合區(qū)間是多少），具體如下圖2-1-2
規(guī)則定義清楚后，后臺在與前段交互的時候就會按照以上規(guī)則進行，最終實現(xiàn)效果如下圖2-1-3
遵循設(shè)計原則
圖表的設(shè)計價值在于精準、高效、簡單的傳遞數(shù)據(jù)信息，更好能夠讓讀者一目了然，即使做不到一目了然也應(yīng)該具備自我解釋的能力。所以，就要求在設(shè)計時應(yīng)該增強和突出數(shù)據(jù)元素，減少和弱化非數(shù)據(jù)元素，具體應(yīng)該注意以下原則：
1.刪除
除非特殊場景的考慮，應(yīng)盡可能的刪除和數(shù)據(jù)非相關(guān)的元素:
背景色
漸變色
網(wǎng)格線
3D效果
陰影效果（如果具體桐咐操作需要強調(diào)的除外，如：鼠標Hover查看具體信息）逗輪仿
2.弱化
即使有必要保留非數(shù)據(jù)元素，也要弱化或隱藏它們，盡量使用淡色
坐標軸
網(wǎng)格輔助線
表格線
3.組織
把相關(guān)的數(shù)據(jù)元素進行合理的組織分類，不要指望把所有的數(shù)據(jù)元素都放入圖表內(nèi)，只要放關(guān)鍵的、重要的數(shù)據(jù)在圖表內(nèi)。
4.強調(diào)
對于已選的數(shù)據(jù)元素也要考慮優(yōu)先級，明確哪些數(shù)據(jù)是需要重點突出的進行突出標識，以便讀者能夠快速get到重要信息。
當前，許多企業(yè)已建立了自己的人力資源管理系統(tǒng)，也累積了相當?shù)娜肆Y源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。然凳沖而，正如業(yè)內(nèi)的那句老話“rich data, poor information”，以前累積的數(shù)據(jù)，并沒有很好的得到利用。原因是這些數(shù)據(jù)來源太廣，格式不統(tǒng)一，并且其中極少量的數(shù)據(jù)記錄格式不正確；同時，累計的數(shù)據(jù)量相當龐大，但許多細節(jié)對高層管理人員來說并不重要，他們需要快速、全面的掌握企業(yè)的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領(lǐng)導(dǎo)們關(guān)注的對象。
面對龐大復(fù)雜的員工管理數(shù)據(jù)，企業(yè)高管人員需要通過數(shù)據(jù)來了解他們的員工會做什么？應(yīng)該雇傭誰？應(yīng)該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？
人力資源構(gòu)成模塊
在大數(shù)據(jù)浪潮中，各行各業(yè)都在探索大數(shù)據(jù)的價值，人力資源行業(yè)也是如此。
只有借助更高效的工具進行數(shù)據(jù)挖掘分析，才能對以上問題給出可量化的觀點結(jié)論，而非原有的直覺和主觀評估。
人力資源管理由六個模塊構(gòu)成，每個模塊對企業(yè)發(fā)展都有深刻影響，商業(yè)智能工具能夠幫助人力資源管理從憑借經(jīng)驗的模式向依靠事實棗乎殲數(shù)據(jù)的模式轉(zhuǎn)型。
HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力資源商業(yè)智能），即人力資源決策分析，是指借助專業(yè)的 BI 工具，對 HR 相關(guān)數(shù)據(jù)進行深入挖掘和多維分析，使人力資源管理工作與企業(yè)經(jīng)營連接，實現(xiàn)人力資源管理真正伴隨企業(yè)戰(zhàn)略變化，并真正實現(xiàn)人才拉動和驅(qū)動企業(yè)發(fā)展。
將現(xiàn)在商業(yè)智能BI 應(yīng)用于人力資源管理，旨在深度激活企業(yè)人力資源數(shù)據(jù)價值，并為真正合理調(diào)配人才提供準確的數(shù)據(jù)支撐。
在人力管理方面，DataViz從組織相關(guān)角度、人員相關(guān)角度、人才相關(guān)角度、績效相關(guān)角度、能力相關(guān)角度、投入產(chǎn)出相關(guān)角度等多方面的企業(yè)人力資源數(shù)據(jù)著手，并與戰(zhàn)略相關(guān)的指標以及企業(yè)經(jīng)營、流程、供應(yīng)鏈等數(shù)據(jù)結(jié)合起來，以全方位分析人、財、物三領(lǐng)域的企業(yè)頃鋒運營狀況，為管理者提供更智慧的數(shù)據(jù)判斷基礎(chǔ)。
在數(shù)據(jù)分析方面，借助于DataViz自助式數(shù)據(jù)分析和可視化展現(xiàn)功能，深度挖掘人力資源數(shù)據(jù)，通過可視化動態(tài)交互探索數(shù)據(jù)規(guī)律。輔助企業(yè)高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數(shù)據(jù)背后的知識與智慧。
有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數(shù)據(jù)，所以就要強調(diào)實時性、變化、運脊粗算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表；有的為了分櫻笑鎮(zhèn)析數(shù)據(jù)，所以要強調(diào)數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)度、可能會生成一份可以檢索、交互式的圖表；有的為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，可能會生成分布式的多維的圖表；有的為了幫助普通用戶或商業(yè)用戶快速理解數(shù)據(jù)的含義或變化，會利用漂亮的色彩搭配、動畫創(chuàng)建升森生動并具有吸引力的圖表。
圖表如何顯示多種數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于圖表如何顯示多種數(shù)據(jù)庫,多數(shù)據(jù)庫如何顯示圖表,如何將數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)的信息別忘了在本站進行查找喔。
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本文名稱：多數(shù)據(jù)庫如何顯示圖表(圖表如何顯示多種數(shù)據(jù)庫)
新聞來源：http://www.5511xx.com/article/djigpdd.html
